В критических обстоятельствах время играет ключевую роль. Если на населённый пункт надвигается тайфун или происходит прорыв дамбы, у спасателей остаётся очень мало времени для принятия решений, причём объём проверенной информации невелик, и любое ошибочное действие может привести к гибели сотен людей.
Сотрудники Южного федерального университета в соавторстве с китайскими учеными разработали алгоритм, предназначенный для принятия решений в ситуациях, когда информация неполна и присутствует неопределенность. Новая система учитывает не только числовые данные, но и субъективные факторы, такие как неуверенность специалистов, их ограниченные сведения и даже расхождения во мнениях. Эффективность алгоритма была подтверждена в ходе тестирования на основе фактических данных. Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда.
Для работы классические модели чрезвычайных ситуаций нуждаются в точных исходных данных. Однако на практике эксперт, занимающийся оценкой угрозы, не всегда может предоставить сведения вроде: «Скорость ветра составляет 25 м/с, количество осадков – 50 мм». Чаще всего он выражает свою уверенность в числовом выражении: «Я уверен в 80%, что ветер представляет опасность, но есть 20% вероятности обратного». Традиционные математические методы не способны учитывать такие «сомнения.
«Цель нашей работы – решение сложных задач в условиях ограниченности информации. Для этого мы используем нечёткую логику различных типов. Специалисты выражают свои оценки в виде интуиционистских нечётких чисел, включающих как уверенность, так и сомнение. Разработанный алгоритм объединяет эти оценки и формирует рекомендацию, варьирующуюся от «эвакуация не требуется» до «срочная эвакуация″», — поясняет доцент кафедры компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета Евгения Герасименко .
В создаваемой системе принимаются во внимание семь основных критериев: сила шторма, насколько близко его путь проходит к населённым пунктам, интенсивность выпадения осадков, готовность людей оставаться на месте (как индивидуальная, так и соседская), интенсивность транспортного потока, исторические опасности для данной территории. В качестве экспертов выступают метеорологи, логисты и специалисты из различных профильных ведомств. Система может обрабатывать оценки от пяти-семи до более чем двадцати экспертов.
«Наше решение позволяет эффективно принимать обоснованные решения, даже в условиях недостатка информации и сомнений экспертов», — подчёркивает Евгения Герасименко.
Для тестирования разработанного алгоритма исследователи остановились на супертайфуне «Мария», обрушившемся на провинцию Цзянси в Китае в 2018 году и повлекшем за собой эвакуацию свыше полумиллиона человек. Китайские специалисты предоставили профессиональные оценки по всем параметрам, необходимым для определения оптимальной эвакуационной стратегии. Алгоритм рассмотрел пять возможных сценариев, начиная от «отсутствия эвакуации» и заканчивая «немедленной эвакуацией», и определил наиболее вероятный из них. Проведённые впоследствии исследования на предмет чувствительности и надёжности подтвердили результативность разработанного подхода.
«Выбор конкретного стихийного бедствия был продиктован запросом от наших соавторов, участвующих в написании статьи. Эксперименты проводились для того, чтобы продемонстрировать результативность разработанного алгоритма, основанного на объединении нечетких оценок посредством нечеткого гибридного оператора усреднения. Мы осуществили анализ чувствительности, провели сравнительный анализ и оценили стабильность, что позволило убедиться в эффективности алгоритма», – отмечает ученая.
В будущем исследователи намерены включить разработанный алгоритм в действующие системы оповещения МЧС. Также команда разрабатывает платформу, предназначенную для прогнозирования возникновения и эволюции чрезвычайных ситуаций – паводков, лесных пожаров, техногенных катастроф и прорывов дамб – в режиме реального времени, с учётом неточности имеющихся данных и для поддержки коллективного принятия решений.
«Работы по данной тематике ведутся с 2022 года. Разработаны алгоритмы, позволяющие принимать решения в случае прорыва дамб и наводнений, а также созданы интегрированные алгоритмы для эвакуации наибольшего количества людей из зон риска в безопасные районы», — добавляет Евгения Герасименко.
Новое решение, созданное специалистами Южного федерального университета, демонстрирует возможности современного искусственного интеллекта, позволяя не только обрабатывать огромные объемы информации, но и функционировать в условиях дефицита данных, что позволяет экономить время, ресурсы и, в конечном счете, спасает жизни людей.
Исследование, проведенное при финансовой поддержке Российского научного фонда, дало результаты, которые были опубликованы в журнале Scientific Reports (издательство Nature Portfolio).
Информация предоставлена Центром общественных коммуникаций ЮФУ